作為面向AI工程師培養(yǎng)的系統(tǒng)課程，本集訓營采用階梯式教學架構。課程初期重點夯實數(shù)學基礎，包含微積分與概率統(tǒng)計等核心知識模塊，中期過渡到機器學習算法實踐，最終階段聚焦深度學習框架應用與工業(yè)級項目開發(fā)。
| 教學階段 | 核心內容 | 實戰(zhàn)項目 |
|---|---|---|
| 基礎構建 | Python編程/數(shù)據(jù)處理/數(shù)學基礎 | 金融數(shù)據(jù)可視化分析 |
| 算法進階 | 機器學習/深度學習原理 | 電商用戶行為預測模型 |
| 工業(yè)應用 | 框架應用/項目部署 | 醫(yī)療影像識別系統(tǒng) |
課程全面解析TensorFlow與PyTorch兩大框架的技術特點，重點比較靜態(tài)計算圖與動態(tài)計算圖在實際工程中的適用場景。通過手寫數(shù)字生成項目，學員可深入掌握卷積神經網(wǎng)絡（CNN）的構建原理，在人臉生成實踐中理解生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的核心機制。
課程設置三大行業(yè)解決方案：針對金融風控場景開發(fā)智能決策系統(tǒng)，在電商領域構建個性化推薦引擎，醫(yī)療方向實現(xiàn)CT影像輔助診斷模型。每個項目均包含數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓練與性能優(yōu)化全流程。
數(shù)學基礎模塊涵蓋線性代數(shù)在矩陣運算中的應用實例，概率論部分重點解析貝葉斯定理在算法中的實現(xiàn)。編程教學采用Jupyter Notebook交互式環(huán)境，確保學員快速掌握Python數(shù)據(jù)處理技巧。
